ASRガイド 2

環境のセットアップ

AWS インスタンスを起動するこの記事では、NVIDIA の NeMo ツールキットを用いてエンドツーエンドの自動音声認識（ASR）システムを構築し、Weights & Biases（W&B）で実験を追跡する方法を紹介します。まず ASR（音声→テキスト）の簡単な定義を示し、目標を次のように述べます：NeMo で ASR モデルを学習させ、その性能や実験を W&B にログすること。主な焦点は、AWS 上で NeMo のサンプルと Jupyter ノートブックを実行するために必要な環境のセットアップ手順です。手順は以下の6ステップで構成されています。 1. NVIDIA GPU‑Optimized AMI を使って AWS の p2.xlarge インスタンスを起動する。 2. インスタンスに SSH 接続し、ポート 8888 をフォワードする。 3. NVIDIA NGC から Jupyter ノートブックをダウンロードする。 4. NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする。 5. Docker コンテナを起動する。 6. コンテナ内で Jupyter Notebook を起動し、ダウンロードしたノートブックをアップロードして解凍し、ASR の W&B サンプルにアクセスする。 これらの手順を実行することで、NeMo のコードとノートブックを使って ASR モデルを学習させ、W&B と連携して実験追跡ができる環境が整います。p2.xlargeおよび使用してください NVIDIA GPU 最適化 AMI。
AWS インスタンスに SSH 接続するおよびポート8888をフォワーディングする。
NGC から Jupyter ノートブックをダウンロードする ここからNGCへ。これをダウンロードします files.zip
NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする 以下は、NVIDIAのNeMoツールキットを用いてエンドツーエンドのAutomatic Speech Recognition（ASR：音声→テキスト）システムを構築し、Weights&Biasesで実験を追跡する方法の概要です。目的は、NeMoでASRモデルを訓練しつつ、Weights&Biasesで性能指標や実験ログを記録することです。ここでは、AWS上でNeMoのサンプルとJupyterノートブックを実行するために必要な環境設定手順を6つのステップで説明します。 1. NVIDIAGPU‑OptimizedAMIを使ってAWSのp2.xlargeインスタンスを起動する。 2. インスタンスにSSHで接続し、ポート8888をローカルへポートフォワーディングする。 3. NGCからJupyterノートブックをダウンロードする。 4. NGCからNVIDIA NeMoのDockerコンテナをプルする。 5. Dockerコンテナを起動する。 6. コンテナ内でJupyter Notebookを起動し、ダウンロードしたノートブックをアップロードして解凍し、ASRとWeights&Biasesのサンプルにアクセスする。 以上の手順に従うことで、NeMoのコードとノートブックが揃ったASR訓練およびW&Bによる実験追跡が可能な環境が整います。 docker pull nvcr.io/nvidia/nemo:1.6.1。
Docker コンテナを実行する コマンドを使用して docker run --runtime=nvidia -it --rm --shm-size=16g -p 8888:8888 --ulimit memlock=-1 --ulimit stack=67108864 -v $(pwd):/notebooks nvcr.io/nvidia/nemo:1.6.1。
コンテナ内では、Jupyter Notebook を起動する 以下は、NVIDIA の NeMo ツールキットを用いてエンドツーエンドの Automatic Speech Recognition（ASR：音声→テキスト）システムを構築し、Weights & Biases（W&B）で実験を追跡する方法の概要です。目的は NeMo で ASR モデルを訓練しつつ、W&B で性能指標や実験ログを記録することです。ここでは、AWS 上で NeMo のサンプルと Jupyter ノートブックを実行するために必要な環境設定手順を6つのステップで説明します。 1. NVIDIA GPU‑Optimized AMI を使って AWS の p2.xlarge インスタンスを起動する。 2. インスタンスに SSH で接続し、ポート 8888 をローカルにフォワードする。 3. NGC から Jupyter ノートブックをダウンロードする。 4. NGC から NVIDIA NeMo の Docker コンテナをプルする。 5. Docker コンテナを起動する。 6. コンテナ内で Jupyter Notebook を起動し、ダウンロードしたノートブックをアップロードして解凍し、ASR と W&B のサンプルにアクセスする。 以上の手順に従うことで、NeMo のコードとノートブックが揃った ASR 訓練および W&B による実験追跡が可能な環境が整います。 jupyter notebook --port 8888。
移動する localhost:8888 へ Jupyter Notebook にアクセスする。
アップロードする files.zip ステップ3でダウンロードしたものを解凍し、ASR と Weights & Biases（W&B）のノートブックにアクセスできるようにします。